## Hubungan Dual Polametric SAR Band – C dan Landsat 8 untuk Identifikasi Potensi Kekeringan
Relationship of Dual Polametric SAR Band-C and Landsat 8 for Potential Drought Identification
Hikmah Fajar Assidiq 1* , Catur Aries Rokhmana 2 1 Magister Teknik Geomatika, Departemen Teknik Geodesi dan Geomatika, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
2 Departemen Teknik Geodesi dan Geomatika, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia *Korespondensi penulis: hikmah.fajar.a@mail.ugm.ac.id
Diterima: 26012021; Diperbaiki: 08032021; Disetujui: 09032021; Dipublikasi: 09042021
Abstrak: Kekeringan merupakan salah satu bencana krusial dan kompleks yang dapat menimbulkan kerugian material dan  immaterial.  Kekeringan  di  indonesia  dikategorikan  beberapa  jenis  meliputi  Kekeringan  Pertanian,  Kekeringan Meterologis,  dan  kekeringan  Hidrologi.  Kekeringan  pertanian  merupakan  kondisi  dimana  adanya  penurunan kandungan  air  di  dalam  tanah.  Kondisi  tersebut  akan  berdampak  pada  tumbuhan  dan  atau  tutupan  lahan  sehingga diperlukan tindakan preventif. Tindakan preventif dilakukan dengan cepat, efektif dan efisien sehingga pendekatan dengan  pola  dinamis  sangat  diperlukan.  Pendekatan  pola  dinamis  dilakukan  dengan  dengan  metode  yang  dapat dilakukan setiap waktu. Penggunaan penginderaan jauh sensor aktif dapat menjadi solusi melalui pemantaaun setiap waktu  secara  dinamis.  Salah  satunya  yaitu  satelit  dengan  sensor  radar,  yaitu  Sentinel  1.  Sentinel  1A  memiliki gelombang band C . Polarisasi pada citra Sentinel 1 memiliki bentuk dual-pol yang terdiri dari VV dan VH atau HH dan  HV.  Kombinasi  polariasi  memiliki  potensi  untuk  digunakan  identifikasi  kekeringan.  Metode  yang  dapat digunakan yaitu Radar Vegetation Index . Radar Vegetation Index dikembangkan dari algoritma NDVI. Klasifikasi kekeringan RVI dikembangkan dari analisis regresi hasil NDVI Landsat 8 dengan hasil RVI. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pemanfaatan data SAR untuk identifikasi kekeringan dengan menghubungkan Dual Polametric SAR Band – C dan Landsat 8. Hasil penelitian bahwa NDVI memiliki Koefesien determinasi dengan RVI sebesar 0.2981.
Copyright © 2021 Geoid. All rights reserved.
Abstract: Drought is a disastrous and complex disaster that can cause material and immaterial losses. The drought in  Indonesia  is  categorized  by  several  types  including  Agricultural  Drought,  Meteorological  Drought,  and Hydrological  Drought.  Agricultural  drought  is  a  condition  where  there  is  a  decrease  in  water  content  in  the  soil. These conditions will have an impact on vegetation and / or land cover so preventive action is needed. Preventive action is carried out quickly, effectively and efficiently so that an approach with a dynamic pattern is needed. The dynamic pattern approach is done by a method that can be done any time. The use of Active Sensor remote sensing can perform monitoring at any time and dynamically. One of the satellites with radar sensors is Sentinel 1A. Sentinel 1A has a C band wave. Polarization in the Sentinel-1 image has a dual-pol form consisting of VV and VH or HH and HV. The Polarization combination has the potential to measure drought. The method that can be used is the Vegetation Radar Index. The radar vegetation index is developed from the NDVI algorithm. The RVI Drought Classification is made by maintaining the relationship between the NDVI Landsat 8 results and the RVI results. This study aims to examine the use of SAR data for drought identification with the relationship between Dual Polametric SAR Band - C and Landsat 8. The results explain that NDVI has a coefficient of determination with an RVI of 0.2981

## Kata kunci: kekeringan; RVI; Sentinel 1A
Cara untuk sitasi: Assidiq, H.F., & Rokhmana, C.A. (2021). Hubungan Dual Polametric SAR Band – C dan Landsat 8 untuk Identifikasi Potensi Kekeringan . Geoid, 16 (2), 248 - 258.

## Pendahuluan
Kekeringan merupakan salah satu bencana krusial dan kompleks karena dapat menimbulkan permasalahan air dan pangan. Kekeringan dapat terjadi karena adanya perubahan iklim. Perubahan iklim ialah varibilitas dan perubahan  komposisi  atsmoster  yang  dipengaruhi  oleh  aktivitas  manusia.  Penyebab  adanya  kekeringan  di
Indonesia dikelompokkan menjadi beberapa faktor yang meliputi faktor meterologis, pertanian dan hidrologi. Djalante  &  Thomalla  (2012)  menjelaskan  bahwa  Indonesia  merupakan  negara  yang  memiliki  tingkat kerentanan yang tinggi terhadap bencana geologi dan iklim. faktor meterologis memiliki peran yang dominan terjadi  di  Indonesia.  letak  dan  posisi  geografis  Indonesia  memiliki  pengaruh  terhadap  faktor  tersebut. Fenomena El-Nino dan Indian  Ocean  Dipole  Mode meruapakan  contoh  faktor  meteorologis  yang menimbulkan kekeringan (Fadholi, 2013).
Kekeringan yang sering terjadi di Indonesia perlu dilakukan tindakan preventif untuk meminimalisir kerugian material  maupun  immaterial.  Periode  kekeringan  dari  mulai  hingga  selesai  sangat  sulit  untuk  ditentukan, dampaknya  meningkat  secara  perlahan  dan  terakumulasi  dalam  waktu  yang  lama  (Belayneh  et  al.,  2016). Tindakan preventif perlu dilakukan dengan cepat, efektif dan efisien sehingga pendekatan dengan pola dinamis sangat  diperlukan.  Pendekatan  pola  dinamis  dapat  dilakukan  dengan  penginderaan  jauh.  Penggunaan penginderaan  jauh  dapat  menyajikan  data  secara timeseries dengan  rentang  waktu  tertentu.  Penggunaan teknologi Penginderaan Jauh untuk pemantauan dapat dilakukan dengan sensor aktif dan pasif.
Synthetic  Aperture  Radar  (SAR) merupakan  sistem  radar  yang  koheren  dalam  menggeneralisasi  citra penginderaan  jauh  resolusi  tinggi  (Nasirzadehdizaji  et  al.,  2019).  SAR  dapat  mengenali  objek  dengan berdasarkan karakteristik objek, seperti bentuk objek ( tekstur ), arah/orientasi objek (horisontal atau vertikal), dan  sifat  dielektrik  objek  (seperti  air  dan  logam).  SAR  termasuk  dalam  penginderaan  jauh  non-optik  yang bersifat  aktif  yang  menggunakan  sensor  gelombang  mikro  aktif  dengan  teknik  perekaman  menyamping (Septiana et al., 2017). Sensor aktif/radar memiliki beberapa jenis produk citra dengan skala bervariasi.
Sentinel 1 merupakan satelit dengan sensor radar dengan memiliki band C (5.405 GHz). Satelit ini terdiri dari konstelasi dua satelit, Sentinel 1A dan Sentinel 1B yang dibuat oleh ESA. Selain itu, Sentinel 1A memiliki resolusi spasial 20×22 meter yang dapat diolah menghasilkan piksel dengan ukuran 10×10m. Sentinel 1A dapat diakses secara opensource yang memudahkan dalam proses analisis berkala atau time series . Polarisasi pada citra Sentinel 1A memiliki dual polarisasi yang terdiri dari VV dan VH atau HH dan HV. Polarisasi gelombang elektromagnetik  diatur  pada  saat  gelombang microwave dipancarkan  sensor,  dan  pada  saat  gelombang microwave diterima kembali oleh sensor yang berasal backscatter objek (Bakker et al., 2003).
Kombinasi  Polariasi  dapat  digunakan  untuk  mengetahui  kondisi  objek  seperti  indeks  kekeringan.  Indeks kekeringan  ialah  bentuk  transformasi  spektral  yang  diterapkan  terhadap  citra  untuk  menonjolkan  aspek kerapatan  vegetasi  yang  menunjukkan  kekeringan  objek.  Transformasi  spektral  untuk  vegetasi  pada  SAR dikenal  dengan Radar  Vegetation  Index (Yunjin  Kim;  van  Zyl,  2009). Radar  Vegetation Index SAR  untuk identifikasi  vegetasi  tidak  memiliki  pengaruh  dari  gangguan  dari  atmosfer  serta  hasil  yang  diperoleh menunjukkan adanya kesesuaian dengan fenologis tumbuhan (Kumar et al., 2013). Selain itu, hamburan balik VV dan VH pada sentinel 1A menunjukkan respon yang aktif terhadap fluktuasi iklim. Hal tersebut didukung dengan adanya korelasi koefisien hamburan balik Sentinel-1 SAR (VH dan VV) dan NDVI Citra Optis (Abdel- Hamid et  al.,  2020).  NDVI  merupakan  indeks  vegetasi  yang  dapat  digunakan  untuk  memantau  kekeringan menggunakan citra optis (West et al., 2019).
Berdasarkan dari fakta tersebut dapat diketahui bahwa Sentinel 1A kajian cukup menarik dan memiliki potensi untuk  identifikasi  kekeringan.  Kombinasi  Dual  Polarisasi  yang  dimiliki  oleh  Citra  Sentinel  1  akan menunjukkan  tingkat  performa  dengan  dilakukan  perbandingan  dengan  Citra  Landsat  8.  Oleh  karena  itu, tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  mengkaji  pemanfaatan  data  SAR  untuk  identikasi  kekeringan  dengan menghubungkan Dual  Polametric  SAR  Band  –  C dan  Landsat  8.  kajian  dilakukan  pada  lahan  pertanian  di Kabupaten  Klaten.  Kabupaten  Klaten  termasuk  dalam  kategori  potensi  tinggi  kekeringan  di  Provinsi  Jawa Tengah (Lilik et al., 2011).

## Data dan Metode
Lokasi penelitian dlakukan di wilayah Kabupaten Klaten . S ecara geografis Klaten terletak di antara 110°30'- 110°45' Bujur Timur dan 7°30'-7°45' Lintang Selatan. Kabupaten Klaten memiliki luas 655,56 km² yang terdiri
dari 23 kecamatan dan berbatasan langsung dengan lima kabupaten meliputi Sleman, Gunungkidul, Sukoharjo, Magelang d an  Boyolali.  Menurut  topografi,  Kabupaten  Klaten  terletak  di  antara  Gunung  Merapi  dan Pegunungan Seribu dengan ketinggian antara 75-160 meter di atas permukaan laut. Letak geografis Kabupaten Klaten ditunjukkan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Peta Lokasi Kajian
Peralatan yang digunakan untuk mendukung penelitian ini meliputi perangkat lunak ( softwar e) dan perangkat keras (Hardware ). Perangkat lunak yang digunakan yaitu Perangkat lunak Pengolah citra digital, Perangkat Lunak Pengolah data spasial, Perangkat lunak Pengolah angka dan perangkat lunak pengolah kata. Perangkat keras yang digunakan yaitu Separangkat Komputer dengan spesifikasi Prosesor AMD Ryzen 5 3200 G dan RAM 8 GB.  Data yang digunakan dalam penelitian adalah  Citra Sentinel 1A perekaman 24  Agustus 2020. Sentinel  1A  yang  digunakan  memiliki  Level Ground Range  Detected dengan mode  IW.  Akuisisi  memiliki frekuensi descending .  Citra  Landsat  8  yang  digunakan  memiliki  perekaman  7  Agustus  2020.  Selain  Citra, terdapat Data digital Batas Administrasi skala 1:25.000 dan Data Penggunaan Lahan skala 1:25.000.
Tahap  awal  dalam  penelitian  ini  adalah  studi  literatur  dan  pemilihan  wilayah  yang  memiliki  potensi kekeringan. Melakukan proses pengunduhan Sentinel 1A dan Landsat 8 yang disesuaikan dengan lokasi kajian. Sentinel  1A  diunduh  melalui  halaman  web https://scihub.copernicus.eu/ dan  Landsat  8  diunduh  melalui halaman  web https://earthexplorer.usgs.gov .  Spesifikasi  Sentinel  1A  dan  Landsat  8  dapat  dijelaskan  pada Tabel  1.  Setelah  itu,  melakukan  pengunduhan  batas  administrasi  dan  penggunaan  lahan  Kabupaten  Klaten skala 1:25.000 melalui halaman web https://tanahair.indonesia.go.id.
Tabel 1. Spesifikasi Sentinel 1A dan Landsat 8
Spesifikasi Sentinel 1A Landsat 8 Polar Orbit Near Polar Sun-Synchronous Near Polar Sun-Synchronous Tipe Produk GRD - Beam mode IW - Orbit Descending Descending Ketinggian 693 km 705 km Periode Orbit 98,6 menit 99 menit Inklasi 98,18 derajat 98.2 derajat Resolusi spasial ( Rng×Azi ) 20 x 22 meter 30 × 30 meter Resolusi temporal 12 hari 16 hari
Spesifikasi Sentinel 1A Landsat 8 Resolusi Spektral dual polarisation VV+VH atau HH+HV Sensor OLI band 1 coastal/aerosol band 2 biru band 3 hijau band 4 merah band 5 inframerah dekat band 6 SWIR-1 band 7 SWIR-2 band 8 pankromatik Band 9 Cirrus Sensor TIRS band 10 TIRS-1 band 11 TIRS-1
Sumber : (Amriyah et al., 2019; The European Space Agency, 2014; U.S. Geological Survey, 2016)
Tahap kedua melakukan proses koreksi citra. Koreksi citra dilakukan pada Sentinel 1A dan Landsat 8. Sentinel 1A dilakukan koreksi menggunakan perangkat lunak pengolah citra digital. Menurut Filipponi ( 2019) proses koreksi dilakukan sebagai berikut  :
a. thermal  noise  removal digunakan  untuk  meminimalir  noise  di  beberapa  bagian  citra  yang  memiliki hamburan balik rendah,
b. apply  orbit  file digunakan  untuk  update  orbit  metadata  pada  citra  sentinel  1A.  update  orbit  akan meningkatkan akurasi orbit citra,
c. calibrate digunakan untuk mengkoreksi nilai backscatter radar agar memiliki nilai dari permukaan bumi,
d. speckle filtering digunakan untuk menghilangkan speckle yang menggangu dalam ektraksi informasi, e. terrain correction digunakan untuk memperbaiki geometri citra yang mengalami distorsi dengan posisi di permukaan bumi.
Selanjutnya  melakukan  Koreksi  pada  Landsat  8.  Koreksi  radiometrik  dilakukan  untuk  menghilangkan gangguan  atmosfer  pada  nilai  pantulan  objek  citra  dengan  mengubah Digital  Number (DN) ke Top  of Atmosphere (TOA ). ML = Band-specific multiplicative rescaling factor , AL = Band-specific additive rescaling factor ,  dan Qcal  =  DN pada  setiap  piksel  dalam  band  Landsat  8.  Koreksi  Radiometrik  menggunakan persamaan sebagai berikut (Jaber, 2018; Suwarsono & Khomarudin, 2014; Kustandiyo et al., 2014):
L 𝜆 = 𝑀𝐿 ∗ 𝑄𝑐𝑎𝑙 + 𝐴𝐿 (1)
Landsat  8  yang  telah  dikoreksi  kemudian  dilakukan  transformasi  spektral  dengan  metode Normalized Difference Vegetation Index. Algoritma NDVI bekerja dengan kombinasi saluran merah dan inframerah dekat untuk menonjolkan objek vegetasi. Kondisi vegetasi disajikan dengan berdasarkan kondisi peresapan obyek. kerapatan  vegetasi  tinggi  pada  nilai  NDVI  yang  semakin  tinggi  menunjukan  objek  memiliki  kemampuan penyerapan air tinggi. Sedangkan kerapatan vegetasi rendah akan memiliki nilai NDVI yang semakin rendah (Latuamury & Resesi, 2016). Kemampuan penyerapan air rendah dapat diidentifikasi terjadinya kekeringan (Fadilla et al., 2017). Persamaan NDVI sebagai berikut (Abdel-Hamid et al., 2020; Ghaleb et al., 2015; Rousta et al., 2020):
NDVI= (𝐼𝑛𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒𝑟𝑎ℎ𝑑𝑒𝑘𝑎𝑡−𝑀𝑒𝑟𝑎ℎ) (𝐼𝑛𝑓𝑟𝑎𝑚𝑒𝑟𝑎ℎ𝑑𝑒𝑘𝑎𝑡+𝑀𝑒𝑟𝑎ℎ) (2)
Landsat  8  memiliki  Keterbatasan  tidak  dapat  menembus  awan,  berpengaruh  pada  waktu  perekaman  yang hanya dapat dilakukan pada musim tertentu. Keterbatasan tersebut menjadi kelebihan pada Synthetic Aperture Radar (SAR),  karena  memiliki  kemampuan  menembus  awan  dan  dapat  dilakukan  perekaman  pada  musim penghujan atau musim kemarau. Penggunaan SAR memiliki potensi untuk menjadi alternatif untuk memantau kekeringan. Algoritma NDVI kemudian dikembangkan pada citra SAR menjadi Algoritma Radar vegetation index (Yunjin Kim; van Zyl, 2009).
𝑅𝑉𝐼: 8×𝐻𝑉 𝐻𝐻+𝐻𝑉+2×𝐻𝑉 (3)
Algoritma RVI pada mulanya dikembangan dengan Polarisasi penuh yang kemudian dilakukan penyederhanan oleh  Charbonneau  et  al  (Nasirzadehdizaji  et  al.,  2019).  Penyederhanan  bertujuan  agar  persamaan  dapat digunakan  pada  polarisasi  sebagian  dengan  menghasilkan  analisis  yang  lebih  optimal.  Penyederhaan  RVI untuk data SAR sebagian memiliki persamaan sebagai berikut (Kumar et al., 2013) :
𝑅𝑉𝐼: 4×𝐻𝑉 𝐻𝐻+𝐻𝑉
(4)
Persamaan tersebut hanya dapat digunakan untuk polarisasi HH dan HV. Citra SAR memiliki berbagai jenis polarisasi sehingga tidak semuanya memiliki Polarisasi  HV dan HH. salahsatunya Sentinel 1A yang memiliki polarisasi VV dan VH. Sentinel 1A tidak memiliki koefisien hamburan balik HH dan HV. Oleh karena itu, Hamburan balik VV dan HV diganti dengan koefisien hamburan balik VV dan VH. persamaan RVI untuk Sentinel 1A sebagai berikut(Mandal et al., 2020):.
RVI = (4∗𝑉𝐻) (𝑉𝑉+𝑉𝐻) (5)
Sentinel 1A yang telah dikoreksi kemudian dilakukan transformasi dengan metode Radar Vegetation Index . Hasil RVI Sentinel 1A dan NDVI Landsat 8 dilakukan Analisis perbandingan. Analisis perbandingan untuk mengetahui  selisih  piksel  Sentinel  1A  dan  Landsat  8.  Selisih  piksel  untuk  menonjolkan  hasil  perbedaan kekeringan pada Sentinel 1A dan Landsat 8.  Hasil analisis kemudian dilakukan validasi dengan Penggunaan lahan Pertanian dan Neraca air di Kabupaten Klaten.

## Hasil dan Pembahasan
Sentinel 1A memiliki polarisasi VV dan VH yang dapat merespon spektral terhadap tutupan lahan. Tutupan lahan dijadikan paramater untuk identifikasi kekeringan dengan menggunakan transformasi indeks. Tutupan lahan yang digunakan ialah Lahan Pertanian yang terdiri dari Sawah irigasi, Sawah irigasi setengah teknis, sawah  tadah  hujan  dan  tegalan.  Transformasi Radar  Vegetation  Index Sentinel  1A  dan  NDVI  Landsat  8 menunjukkan adanya perbedaan interval antara hasil RVI dan NDVI. Hasil RVI Sentinel 1A memiliki interval 0 – +3,79 dan NDVI Landsat 8 memiliki interval -0.18 - +0.86. Interval tersebut menunjukan adanya perbedaan spektral  dalam  memvisualkan  kenampakan  objek  yang  diterima  oleh  sensor.  Nilai  NDVI  mendekati  0 menunjukkan bahwa objek memiliki kerapatan vegetasi yang rendah sedangkan nilai RVI yang mendekati 0 menunjukan bahwa objek memiliki kerapatan vegetasi yang tinggi.
Tabel 2. Transformasi RVI Sentinel 1A dan NDVI Landsat 8
Tranformasi Nilai Min Nilai Max Nilai Mean NDVI - 0,18 +0,86 +0,54 RVI 0 +3,79 +0,74
Indeks  kekeringan  pada  SAR  ditentukan  berdasarkan  parameter  empiris  dari  hubungan  antara  RVI  dengan Indeks Vegetasi NDVI. Indeks Vegetasi pada NDVI memiliki respon terhadap kelembaban tanah yang dapat dijadikan indikator dalam menilai kekeringan. Nilai NDVI yang rendah menunjukkan bahwa daerah tersebut memiliki potensi kekeringan dikarenakan tingkat kelembaban yang rendah. Tingkat kelembaban dipengaruhi berbagai faktor meliputi Penggunaan lahan, topografi, jenis tanah dan curah hujan. Kekeringan dalam Indeks Vegetasi  NDVI  dapat  diklasifikasikan  menjadi  5  kelas  (Nanzad  et  al.,  2019).  Klasifikasi  kelas  terdiri  dari sangat kering, kering, agak basah, sangat basah yang dibagi berdasarkan nilai piksel.
Tabel 3. Klasifikasi kekeringan NDVI Kelas NDVI Keterangan 1 < 0.2 Sangat Kering
Kelas NDVI Keterangan II 0.2 < 0.4 Kering III 0.4 < 0.6 Agak Basah IV 0.6 < 0.8 Basah V 0.8 > Sangat Basah
Sumber : (Nanzad et al., 2019)
klasifikasi  NDVI  dilakukan  analisis  pada  Landsat  8  perekaman  24  Agustus  tahun  2020.  Pemilihan  waktu perekaman untuk kajian didasarkan bulan basah dan bulan kering dalam interval 10 tahun terakhir. Metode yang  digunakan  ialah  Oldeman  (Atmaja,  2016).  Hasil  klasifikasi  NDVI  Tabel  5  menunjukkan  terdapat beberapa  kecamatan  yang  termasuk  dalam  kategori  kelas  I  dan  kelas  II.  Ditinjau  dari  masing-masing kecamatan.  Kategori  sangat  kering  memiliki  sebaran  di  empat  kecamatan  meliputi  cawas,  juwiring, karangdowo dan wonosari dengan total luas 12.67 Ha atau 0,03%. Kelas kering memiliki sebaran spasial di seluruh kecamatan dengan luas 320.41 Ha atau 0,74%.  Kelas agak basah memiliki sebaran spasial di seluruh kecamatan  dengan  luas  4,299  Ha  atau  9,87%.  Kelas  basah  memiliki  sebaran  spasial  diseluruh  kecamatan dengan luas 17,587 Ha atau 40,39%. Kelas Sangat Basah memiliki sebaran diseluruh kecamatan dengan luas 21,313 Ha atau 48,9%. Berdasarkan dari lima kelas tersebut, kelas sangat basah memiliki luasan paling besar dan dominan Kekeringan memiliki sebaran spasial di wilayah timur dan selatan.

## Gambar 2. Peta Kelas Kekeringan NDVI Landsat 8 di Kabupaten Klaten
Hasil  klasisifikasi  NDVI  kemudian  digunakan  untuk  Analisis  korelasi.  Analisis  korelasi  dilakukan  dengan membandingkan hasil NDVI dengan hasil RVI. Analisis korelasi bertujuan untuk mengukur kekuatan asosiasi hubungan  antara  dua  variabel.  Analisis  membentuk  grafik  yang  menunjukkan  interval  nilai  yang  dapat menjelaskan  perbedaan  diantara  kedua  data.  Perbandingan  dilakukan  dengan  mengambil  51  sampel  piksel dengan lokasi yang sama pada hasil NDVI Landsat 8 dan RVI Sentinel 1A.

## Gambar 3. Korelasi NDVI dan RVI
Penyusunan klasifikasi kekeringan RVI SAR didasarkan atas perbandingan data hasil NDVI dan RVI yang menunjukkan adanya perbedaan dan terletak pada pola kencenderungan data. Hasil RVI memiliki pola piksel yang lebih tinggi dibanding data hasil NDVI. Merujuk pada pola NDVI dalam mempresentasikan objek maka dapat  diperoleh  asumsi  untuk  RVI  bahwa  nilai  yang  semakin  tinggi  menunjukkan  kondisi  objek  semakin kering, nilai yang semakin rendah menunjukkan kondisi objek yang semakin basah. Klasifikasi dibagi menjadi 5 kelas dengan interval dari -0 - +3,79. Pembagian kelas didasarkan pada perbandingan selisih nilai mean hasil RVI dan NDVI yang kemudian disesuaikan dengan klasifikasi NDVI. Klasifikasi kekeringan yang dihasilkan dari korelasi dengan NDVI dijelaskan dalam Tabel 4.

## Tabel 4. Klasifikasi kekeringan RVI
Kelas RVI Keterangan 1 > 1 Sangat Kering II 0,81 – 1 Kering III 0,61- 0,80 Agak Basah IV 0,41 - 0,60 Basah V < 0,40 Sangat Basah
Klasifikasi Tabel 4 digunakan untuk analisis Sentinel 1A perekaman 7 Agustus tahun 2020. Pemilihan waktu perekaman disesuaikan dengan data NDVI Landsat 8. Kekeringan RVI memiliki sebaran spasial di seluruh kecamatan  di  Kabupaten  Klaten.  Dominasi  sebaran  spasial  berada  di  wilayah  timur  dan  selatan.  Distribusi Spasial dominan memiliki kondisi yang sama dengan hasil kekeringan pada transformasi NDVI. Total luas kekeringan  yang  terjadi  diestimasi  sebesar  ±39%  dari  total  luas  keseluruhan.  Ditinjau  dari  masing-masing kecamatan.  Kategori  sangat  kering  dan  kering  memiliki  dominan  di  empat  kecamatan  meliputi  Juwiring, Karangdowo, Kemalang dan Wonosari. Keempat kecamatan tersebut memiliki kekeringan dengan total luas dengan potensi lebih dari ±600 Ha. Distribusi spasial kelas agak basah, basah, dan basah memiliki sebaran yang ada diseluruh kecamatan di Kabupaten Klaten dengan presentase luas ± 61%. Faktor luas kekeringan tersebut memiliki volume yang berbeda di setiap kecamatannya
-0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 1.8 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29 31 33 35 37 39 41 43 45 47 49 51 Nilai NDVI dan RVI RVI NDVI

## Gambar 4. Peta Kelas Kekeringan RVI Sentinel 1A di kabupaten Klaten
Berdasarkan Tabel 5 diketahui perbandingan luas kekeringan hasil NDVI dan RVI yang menunjukkan adanya perbedaan luas spasial kekeringan. Luas kekeringan hasil RVI menyajikan sebaran lebih luas dibanding hasil NDVI. Salah satu faktor yang menyebabkan hal tersebut ialah tingkat kedetailan citra. Sentinel 1A memiliki resolusi spasial 20×22 M sedangkan Landsat 8 memiliki Resolusi spasial 30×30 M. Luas hasil NDVI dengan kelas I dan II memiliki total persentase luas sebesar 0,765 % sedangkan persentase RVI sebesar 39,37 %.

## Tabel 5. Perbandingan Luas Kekeringan RVI dan NDVI
Kelas Keterangan RVI NDVI Luas (Ha) Luas (%) Luas (Ha) Luas (%) I Sangat Kering 6262.661 14,918 12.67848 0,029 II Kering 10263.604 24,449 320.4125 0,736 III Agak Basah 14489.879 34,516 4299.1022 9,876 IV Basah 9279.505 22,105 17587.282 9 40,400 V Sangat Basah 1684.356 4,012 39780.13 48,959
Analisis regresi kemudian dilakukan untuk menilai hubungan antar NDVI dan RVI melalui Scatter diagram . Scatter diagram menyajikan kondisi data yang ditampilkan dalam sumbu x dan sumbu y. Scatter diagram data titik sampel dapat ditunjukkan dengan gambar berikut:

## Gambar 5. Hubungan NDVI dan RVI
Gambar 4 menunjukkan bahwa Nilai NDVI dan RVI memiliki hubungan Negatif. Nilai NDVI yang semakin tinggi maka nilai RVI akan semakin rendah. Sebaliknya apabila nilai NDVI rendah maka Nilai RVI tinggi. Perbedaan  diantara  dua  hasil  ini  menunjukkan  adanya  hubungan  pola  berlawanan  yang  diantara  dua  data tersebut.  Koefesien  determinasi  memiliki  pengaruh  nilai  NDVI  terhadap  nilai  RVI  sebesar  0.2981  atau 29,81%. Koefesien ini menunjukkan adanya hubungan antara nilai NDVI dan nilai RVI.
Validasi  kekeringan  RVI  belum  memiliki  standarisasi  yang  dapat  digunakan  untuk  acuan  mengukur keakuratan tingkat kekeringan di model dan tingkat kekeringan di lapangan. Validasi pendekatan Penggunaan lahan dan Neraca Air digunakan dalam penelitian. Sentinel 1A melakukan ektraksi objek dengan melalui signal backscatter . Signal backscatter akan dipengaruhi oleh berbagai komponen. Salah satunya yaitu kadar air dan struktur  vegetasi.  Hamburan  balik  bekerja  dengan  memiliki  mekanisme  dipengaruhi  penggunaan  lahan. Mekanisme  Hamburan  balik  pada  radar  terdiri  dari  hamburan  balik  permukaan, volume  backscattering , pantulan hamburan balik ganda, dan hamburan specular (Arief et al., 2017). Penggunaan lahan dan neraca air menunjukkan tingkat pengaruh kekeringan. Kekeringan yang terjadi di sawah irigasi sebesar 66,02%, Sawah irigasi non teknis sebesar 0,18 %, sawah tadah hujan sebesar 14,73 %, dan tegalan sebesar 19,07 %. Hasil ini sejalan dengan neraca air yang menjelaskan bahwa bulan Juli, Agustus dan September di Kabupaten Klaten mengalami devisit air. Ketersediaan air yang devisit sehingga berpengaruh terhadap ketersediaan air di Lahan Pertanian.  Selain  itu,  Indeks  kekeringan Thorwaite  mether menunjukkan  bahwa  di  Kabupaten  Klaten  pada bulan tersebut termasuk kategori kekeringan sedang dengan nilai 31,20 %.

## Kesimpulan
Kekeringan RVI Sentinel IA memiliki distribusi yang lebih detail dibanding NDVI Landsat 8. NDVI Landsat 8  dan  RVI  Sentinel  IA  memiliki  koefesien  y  =  -0.5444x  +  0.9829  dan  R²  =  0.2981.  Koefesien  tersebut menunjukkan  adanya  hubungan  antara  NDVI  Landsat  8  dan  RVI  Sentinel  IA.  Hubungan  menghasilkan klasifikasi  kekeringan  RVI  potensi  kekeringan  sebesar  39,367  %  atau  seluas  16,526.265  Ha.  Kekeringan terjadi di sawah irigasi sebesar 66,02%, Sawah irigasi non teknis sebesar 0,18 %, sawah tadah hujan sebesar 14,73 %, dan tegalan 19,07 %. Keterkaitan hasil RVI dengan penggunaan lahan memudahkan dalam menduga potensi kekeringan. Faktor meteorologis memiliki peran dominan terjadinya devisit air sehingga berpengaruh terhadap ketersediaan air di Kabupaten Klaten.  Selain itu, kondisi topografi dan kebutuhan air menjadi faktor pendukung dalam menduga potensi kekeringan.

## Ucapan Terimakasih
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Civitas Akademika Departemen Teknik Geodesi dan Geomatika Universitas Gadjah Mada, European Space Agency (ESA), dan United States Geological Survey (USGS) yang telah membantu penyediaan data dalam penelitian ini.
y = -0.5444x + 0.9829 R² = 0.2981 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4 1.6 -0.4 -0.2 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 RV I NDVI Hubungan NDVI dan RVI

## Daftar Pustaka
Abdel-Hamid, A., Dubovyk, O., Graw, V., & Greve, K. (2020). Assessing the impact of drought stress on grasslands using multi-temporal SAR data of Sentinel-1: a case study in Eastern Cape, South Africa. European Journal of Remote Sensing , 00 (00), 1–14. https://doi.org/10.1080/22797254.2020.1762514 Amriyah, Q., Arief, R., Dyatmika, H. S., & Maulana, R. (2019). Analysis of Comparison of Level-1 Data Sentinel 1A /
B  (SLC  and  GRD  Data)  Using  SNAP  and  GAMMA  Software. Seminar  Nasional  Penginderaan  Jauh  Ke-6 Tahun 2019 Analisis , hal. 533–543.
Arief, M., Anggraini, N., Adawiah, S. W., Hartuti, M., & Suwargana, N. (2017). Aplikasi Data Satelit Radar Sentinel-1A Guna Deteksi Hutan Mangrove Studi Kasus : Segara Anakan , Kabupaten Cilacap Application of Satellite Radar Sentinel 1a Data for Mangrove Forest Detection Case Study : Segara Anakan , Cilacap District . 1982 , 277–289. Atmaja, P. F. A. S. A. A. Y. A. (2016). Climate regionalization for main production areas of Indonesia: Case study of West Java. Journal of Physics: Conference Series , 755 (1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/755/1/011001
Bakker,  W.  H.,  Gieske,  A.  S.  M.,  Gorte,  B.  G.  H.,  Grabmaier,  K.  A.,  Hecker,  C.  A.,  Horn,  J.  A.,  Huurneman,  G.  C., Janssen, L. L. F., Kerle, N., Meer, F. D. van der, Parodi, G. N., Pohl, C., Prakash, A., Reeves, C. V., Ruitenbeek, F. J. van, Tempfli, K., Weir, M. J. C., & Woldai, T. (2003). Principles of Remote Sensing . Vol. 4. hal. 522–525.
Belayneh,  A.,  Adamowski,  J.,  &  Khalil,  B.  (2016).  Short-term  SPI  drought  forecasting  in  the  Awash  River  Basin  in Ethiopia using wavelet transforms and machine learning methods. Sustainable Water Resources Management . No.1. Vol.2. hal. 87–101. https://doi.org/10.1007/s40899-015-0040-5
Charbonneau, Trudel, F. (2005). Use of Dual Polarization and Multi-Incidence SAR for soil permeability mapping. In Proceedings of the 2005 Advanced Synthetic Aperture Radar (ASAR) Workshop . Djalante, R., & Thomalla, F.  (2012). Disaster risk reduction and climate change adaptation in Indonesia: Institutional challenges  and  opportunities  for  integration. International  Journal  of  Disaster  Resilience  in  the  Built Environment . No.2. Vol.3. hal. 166–180. https://doi.org/10.1108/17595901211245260
Fadholi, A. (2013). Studi Dampak El Nino Dan Indian Ocean Dipole (Iod) Terhadap Curah Hujan Di Pangkalpinang.
Jurnal Ilmu Lingkungan . No.2. Vol.12. hal.  43. https://doi.org/10.14710/jil.11.1.43-50 Fadilla,  L.,  Subiyanto,  S.,  &  Suprayogi,  A.  (2017).  Jurnal  Geodesi  Undip  Oktober  2017. Analisis  Arah  Dan  Prediksi Persebaran  Fisik  Wilayah  Kota  Semarang  Tahun  2029  Menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis  Dan  CA Markov Model . No.2. Vol.6. hal. 517–525. Filipponi,  F.  (2019).  Sentinel-1  GRD  Preprocessing  Workflow. Proceedings .  No.1.  Vol.18.  hal.  11. https://doi.org/10.3390/ecrs-3-06201
Ghaleb, F., Mario, M., & Sandra, A. N. (2015). Regional landsat-based drought monitoring from 1982 to 2014. Climate . No.3. Vol.3. hal. 563–577. https://doi.org/10.3390/cli3030563
Jaber, S. M. (2018). Landsat-based vegetation abundance and surface temperature for surface urban heat island studies: the  tale  of  Greater  Amman  Municipality. Annals  of  GIS .  No.3.  Vol.  24.  hal.  195–208. https://doi.org/10.1080/19475683.2018.1471519
Kumar,  D.,  Rao,  S.,  &  Sharma,  J.  R.  (2013).  Radar  Vegetation  Index  as  an  Alternative  to  NDVI  for  Monitoring  of Soyabean and Cotton. Proceedings of the XXXIII INCA International Congress (Indian Cartographer). Jodhpur, India. 19-21 September 2013. hal. 91–96.
Kustandiyo, H., Sukojo, B. M., & Parwati, E. (2014). Studi Tingkat Kerapatan Mangrove Menggunakan Indeks Vegetasi.
Geoid . No.2. Vol. 9. hal. 101. https://doi.org/10.12962/j24423998.v9i2.738
Latuamury,  B.,  &  Resesi,  K.  (2016).  Pengaruh  Kerapatan  Vegetasi  Penutup  Lahan  terhadap  Karakteristik  Resesi Hidrograf  pada  Beberapa  Subdas  di  Propinsi  Jawa  Tengah  Dan  Propinsi  DIY. Majalah  Geografi  Indonesia . No.2. Vol. 26. hal. 98–118. https://doi.org/10.22146/mgi.13418
Lilik, K., Yunus, R., Muhammd,  robi amir, & Narwawi, P. (2011). Indeks Kerawanan Bencana di Indonesia . hal. 1–226. Mandal, D., Kumar, V., Ratha, D., Dey, S., Bhattacharya, A., Lopez-Sanchez, J. M., McNairn, H., & Rao, Y. S. (2020). Dual polarimetric radar vegetation index for crop growth monitoring using sentinel-1 SAR data. Remote Sensing of Environment , 247 (January), 111954. https://doi.org/10.1016/j.rse.2020.111954
Nanzad, L., Zhang, J., Tuvdendorj, B., Nabil, M., Zhang, S., & Bai, Y. (2019). NDVI anomaly for drought monitoring and  its  correlation  with  climate  factors  over  Mongolia  from  2000  to  2016. Journal  of  Arid  Environments , 164 (May 2018), hal. 69–77. https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2019.01.019
Nasirzadehdizaji, R., Sanli, F. B., Abdikan, S., Cakir, Z., Sekertekin, A., & Ustuner, M. (2019). Sensitivity analysis of multi-temporal Sentinel-1 SAR parameters to crop height and canopy coverage. Applied Sciences (Switzerland) . No.4. Vol. 9. https://doi.org/10.3390/app9040655
Rousta, I., Olafsson, H., Moniruzzaman, M., Zhang, H., Liou, Y. A., Mushore, T. D., & Gupta, A. (2020). Impacts of drought on vegetation assessed by vegetation indices and meteorological factors in Afghanistan. Remote Sensing . No.15. Vol.12.  https://doi.org/10.3390/RS12152433
Septiana, B., Wijaya, A. P., & Suprayogi, A. (2017). Metode SAR Simulation Terrain Correction Menggunakan Data SAR SENTINEL – 1 . 6 , hal. 148–157.
Suwarsono, ., & Khomarudin, M. R. (2014). Detecting the Spatial Distribution of Settlements on Volcanic Region Using Image Landsat-8 Oli Imagery. International Journal of Remote Sensing and Earth Sciences (IJReSES) . No.1. Vol. 11. hal. 63. https://doi.org/10.30536/j.ijreses.2014.v11.a2602 The  European  Space  Agency.  (2014). Sentinel-1  SAR  Technical  Guide .  https://sentinel.esa.int/web/sentinel/technical- guides/sentinel-1-sar
U.S. Geological Survey. (2016). Landsat 8 Data Users Handbook. Nasa , 8 (June), 97. https://landsat.usgs.gov/documents/Landsat8DataUsersHandbook.pdf
West, H., Quinn, N., & Horswell, M. (2019). Remote sensing for drought monitoring & impact assessment: Progress, past  challenges  and  future  opportunities. Remote  Sensing  of  Environment , 232 (November  2018),  111291. https://doi.org/10.1016/j.rse.2019.111291
Yunjin Kim; van Zyl. (2009). A Time-Series Approach to Estimate Soil Moisture Using Polarimetric Radar Data. IEEE , 2519–2527.
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License